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* This is the projet for Brtc LlmOps Platform
* @Author Leon-liao <liaosiliang@alltman.com>
* @Description //TODO 
* @File: 7_study_pinecone_vector.py
* @Time: 2025/10/27
* @All Rights Reserve By Brtc
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import os

import dotenv
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_pinecone import PineconeVectorStore
from torch.fx.experimental.unification.dispatch import namespace

dotenv.load_dotenv()
#1、创建 embedding
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")

#2、数据
texts = [ "笨笨是一只很喜欢睡觉的猫咪",
    "我喜欢在夜晚听音乐，这让我感到放松。",
    "猫咪在窗台上打盹，看起来非常可爱。",
    "学习新技能是每个人都应该追求的目标。",
    "我最喜欢的食物是意大利面，尤其是番茄酱的那种。",
    "昨晚我做了一个奇怪的梦，梦见自己在太空飞行。",
    "我的手机突然关机了，让我有些焦虑。",
    "阅读是我每天都会做的事情，我觉得很充实。",
    "他们一起计划了一次周末的野餐，希望天气能好。",
    "我的狗喜欢追逐球，看起来非常开心。",
]

metadata=[
    {"page":1},
    {"page":2},
    {"page":3},
    {"page":4},
    {"page":5, "account_id":1},
    {"page":6},
    {"page":7},
    {"page":8},
    {"page":9},
    {"page":10},
]
#3、创建 db 对象
db = PineconeVectorStore(pinecone_api_key=os.getenv("PINECONE_API_KEY"),
                         index_name="brtc3class",
                         embedding=embeddings,
                         namespace="testdata")
#db.add_texts(texts, metadatas=metadata, namespace="testdata")
res_list = db.similarity_search_with_relevance_scores("我养了一只猫， 名字叫笨笨！",namespace="testdata")
for res in res_list:
    print(res)